import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;

public class Sort {
    //插入排序
    /**
     * 直接插入排序
     * 循环, 定义元素 i , i小于数组长度
     * 定义数组一个元素i为tmp, 定义 j 为 i前面一个元素
     * 循环, 当 j 大于等于0时,
     * 如果 j 的值大于 tmp, 将j往前移 , j 不大于tmp, 跳出循环.j--
     * 此时,tmp中还有一个元素, 将tmp还给j+1
     * 时间复杂度:O(n`2)
     *      最好情况下的时间复杂度: O(n)
     *         当数据趋于有序的时候 , 排序速度会非常快.
     *         一般的场景就是数据基本有序 建议使用直接插入排序
     *
     * 空间复杂度:O(1)
     * 稳定性:稳定
     *      如果一个排序是稳定的 , 那么就可以实现为不稳定的
     *      但是如果一个排序本身就是不稳定的 , 那么没有办法实现为稳定的排序
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }
    /**
     * 希尔排序(直接插入排序的优化)
     * 分组进行排序
     * 时间复杂度 : O(N`1.3) ~ O(N`1.5)
     * 空间复杂度 : O(1)
     * 稳定性 : 不稳定
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            shell(array,gap);
            gap /= 2;
        }
        //整体进行插入排序
        shell(array,1);
    }

    //插入排序 -》GAP
    public static void shell(int[] array,int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >= 0 ; j-=gap) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }
    //选择排序
    /**
     * 直接选择排序
     * 定义 i 为数组第一个元素 , j 为 i+1 位置的元素
     * j 遍历待排序数组 , 找到比 i 小的最小元素
     * 交换 i 与 j
     * i++ , j++
     * 直到遍历完成
     * 时间复杂度 :O(N`2)
     * 空间复杂度 :O(1)
     * 稳定性 :不稳定
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if (array[minIndex] > array[j]){
                    minIndex = j;
                }
            }
            int tmp = array[i];
            array[i] = array[minIndex];
            array[minIndex] = tmp;
        }
    }
    //交换函数
    private static void swap(int[] array,int i,int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }
    /**
     * 选择排序 从两边开始排序
     */
    public static void selectSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;//假定最小值下标
            int maxIndex = left;//假定最大值下标
            for (int i = left+1; i <= right; i++) {
                if (array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if (array[i] > array[maxIndex]){
                    maxIndex = i;
                }
                //这里有可能吧最大值换到 minIndex 的位置
                //也就是说 , 最大值正好在 left 这个地方
                swap(array,minIndex,left);
                if (maxIndex == left) {
                    maxIndex = minIndex;
                }
                swap(array,maxIndex,right);
                left++;
                right--;

            }
        }
    }
    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度 : O(N*logN)
     * 空间复杂度 : O(1)
     * 稳定性 : 不稳定
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        createBigHeap(array);
        int end = array.length-1;
        while (end > 0) {
            swap(array,0,end);
            shiftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }
    private static void createBigHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length-1-1)/2;parent >= 0;parent--) {
            shiftDown(array,parent,array.length);
        }

    }
    private static void shiftDown(int[] array,int parent,int len) {
        int child = 2*parent+1;
        while (child < len) {
            if (child+1 < len && array[child] < array[child+1]) {
                child++;
            }
            if (array[child] > array[parent]) {
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = 2*parent+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }
    //交换排序
    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度 : (不考虑优化)O(N`2)
     * 空间复杂度 : O(1)
     * 稳定性 :稳定
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if (array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                    flg = true;
                }
            }
            if (flg == false) {
                return;
            }
        }
    }


     //快速排序
    /**
     * 时间复杂度 : O(N*logN)
     *          最好情况 : O(N*logN)
     *          最坏情况 : O(N`2)  数组是有序或者逆序情况下(只有左子树或者只有右子树)
     * 空间复杂度 :
     *          最好情况 : O(logN)
     *          最坏情况 : O(N)
     * 稳定性 : 不稳定
     */
    /**
     * 挖坑法:
     * 定义start 为数组首 , end为数组尾
     * 将 start 的元素设为 tmp 拿出进行比较 ,
     * right向前走 , 将小于 tmp 的元素放到数组首 空的位置 ,right--
     * left 向后走 , 将大于tmp的元素再放入空的位置 ,left++
     * 直到 left和 right 相遇, 相遇的位置就是基准元素
     * 然后将tmp 的值 给基准元素(left 或者 right都可以)
     * tmp左边都是小于基准元素的
     * tmp右边都是大于基准元素的
     * 再将左边和右边依次进行上述操作
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
    }
    //递归调用 基准值左边和右边
    private static void quick(int[] array,int start,int end) {
        if(start >= end) {
            return;
        }

        //使用这个优化 主要解决 减少递归的次数
        if(end - start + 1 <= 14) {
            //插入排序
            insertSort2(array,start,end);
            return;
        }
        //三数取中法 快排的优化
        int index = midThree(array,start,end);
        swap(array,index,start);

        int pivot = partition(array,start,end);//划分
        quick(array,start,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }
    //继续优化
    private static void insertSort2(int[] array,int left,int right) {
        for (int i = left+1; i <= right; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= left ; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }
    //三数取中
    private static int midThree(int[] array,int left,int right) {
        int mid = (left+right) / 2;
        //6  8
        if(array[left] < array[right]) {
            if(array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if(array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else if(array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else {
                return mid;
            }
        }

    }
    //找基准元素
    private static int partition(int[] array,int left,int right) {
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }
    /**
     * Hoare 法:
     * right 找到比 tmp小的停下来
     * left 找到比 tmp大的停下来
     * 然后 right 和 left 交换
     *
     */
    private static int partitionHoare(int[] array,int left,int right) {
       int tmp = array[left];
       int i = left;
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            swap(array, left, right);
        }
        swap(array, left, i);
        return left;
    }

    /**
     * 前后指针法 (了解即可)
     *
     */
    private static int partitionPointer(int[] array,int left,int right) {
        int prev = left;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if (array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,cur,prev);
        return prev;

    }

    /**
     * 非递归实现快排
     * @param array
     */
    public static void quickSort2(int[] array) {
        Deque<Integer> stack = new LinkedList<>();
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        int pivot = partition(array,left,right);
        if (pivot > left+1) {
            stack.push(left);
            stack.push(pivot-1);
        }
        if (pivot < right) {
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(right);
        }
        while (!stack.isEmpty()) {
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();
            pivot = partition(array,left,right);
            if (pivot > left+1) {
                stack.push(left);
                stack.push(pivot-1);
            }
            if (pivot < right) {
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }

    /**
     * 归并排序
     * 时间复杂度：N*logN
     * 空间复杂度：N
     * 稳定性：稳定的排序
     *        插入排序    冒泡排序  归并排序
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }
    private static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {
        if(left >= right) {
            return;
        }

        int mid = (left+right) / 2;
        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        merge(array,left,right,mid);
    }

    private static void merge(int[] array,int start,int end,int mid) {
        int s1 = start;
        //int e1 = mid;
        int s2 = mid+1;
        //int e2 = end;
        int[] tmp = new int[end-start+1];
        int k = 0;//tmp数组的下标
        while (s1 <= mid && s2 <= end) {
            if(array[s1] <= array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while (s1 <= mid) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= end) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }

        for (int i = 0; i < tmp.length; i++) {
            array[i+start] = tmp[i];
        }

    }
    /**
     * 非递归的归并排序
     */
    public static void mergeSort2(int[] array) {
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {
            // i += gap * 2 当前gap组的时候，去排序下一组
            for (int i = 0; i < array.length; i += gap * 2) {
                int left = i;
                int mid = left+gap-1;//有可能会越界
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                int right = mid+gap;//有可能会越界
                if(right>= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,right,mid);
            }
            //当前为2组有序  下次变成4组有序
            gap *= 2;
        }
    }
    /**
     * 计数排序
     * 时间复杂度： O(N+范围)
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        //1. 遍历数组 找到最大值 和 最小值
        int max = array[0];
        int min = array[0];
        //O(N)
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < min) {
                min = array[i];
            }
            if(array[i] > max) {
                max = array[i];
            }
        }
        //2. 根据范围 定义计数数组的长度
        int len = max - min + 1;
        int[] count = new int[len];
        //3.遍历数组，在计数数组当中 记录每个数字出现的次数 O(N)
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            count[array[i]-min]++;
        }
        //4.遍历计数数组
        int index = 0;// array数组的新的下标 O(范围)
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] > 0) {
                //这里要加最小值  反应真实的数据
                array[index] = i+min;
                index++;
                count[i]--;
            }
        }
    }
}
